LLM部署的量化与剪枝技术

大语言模型（LLM）在检索增强生成（RAG）任务中通常需要通过高效的服务架构和微调 (fine-tuning)等方法进行适配。然而，它们庞大的体积和计算需求仍是其大规模部署的一个主要障碍。量化 (quantization)和剪枝是两种有力的方法，它们通过减小模型大小和加速推理 (inference)，直接应对这些挑战，从而使大语言模型在生产环境的分布式RAG系统中更经济、更具表现力。

理解模型压缩：量化 (quantization)与剪枝

本质上，大语言模型 (LLM)是由数值参数 (parameter)构成的网络，通常表示为32位浮点数（FP32）。模型压缩方法旨在更有效地表示这些参数（有时也包括流经模型的激活值），同时不造成不可接受的性能损失。

量化 (quantization)：降低数值精度

量化是将模型的权重 (weight)和/或激活值从高精度表示（如FP32）转换为低精度表示（如8位整数（INT8）、4位整数（INT4）甚至更低）的过程。位宽的这种降低带来了多项直接好处：

1. 模型大小减小：存储一个INT8值比存储一个FP32值所需的内存少4倍。这直接意味着磁盘上更小的模型检查点和推理 (inference)时更低的内存占用。对于一个700亿参数 (parameter)的模型，从FP32（280GB）转换为INT8（70GB）是显著的节省。
2. 推理加速：在现代硬件上，特别是拥有优化INT8张量核心的GPU和专用AI加速器上，低精度算术运算可以显著更快。这从而降低每个生成令牌的延迟。
3. 功耗降低：对低精度数据进行操作通常消耗更少的能量。

量化主要有两种方法：

训练后量化（PTQ）

训练后量化应用于已训练好的模型。它通常更简单实现，因为它不需要重新训练。

• 动态量化：权重进行离线量化，但激活值在推理时“即时”量化。这种方法简单直接，但可能无法提供最大加速，因为激活值量化会增加额外开销。
• 静态量化：权重和激活值都进行离线量化。这通常需要一个校准步骤，将一小部分有代表性的数据集通过模型，以确定激活值的最佳量化参数（缩放因子和零点）。静态训练后量化通常比动态量化带来更好的性能。

常见的训练后量化方案包括将浮点值范围映射到整数范围。例如，将权重 $w$ 对称量化为 $n$ 位整数 $w_q$： $w_q = \text{四舍五入}(\text{裁剪}(w / S, -2^{n-1}, 2^{n-1}-1))$ 反量化值 $w'$ 为： $w' = w_q \times S$ 其中 $S$ 是缩放因子。$S$ 的选择（例如，每张量、每通道/组级）显著影响量化模型的准确性。组级量化（例如，对64或128个权重块使用各自的缩放因子进行量化）通常能在压缩和准确性之间为大语言模型 (LLM)提供更好的平衡，尤其是在4位（例如GPTQ、NF4）等极低位宽下。

量化感知训练（QAT）

量化感知训练在微调 (fine-tuning)过程中模拟量化效果。假量化操作被插入到模型图中，这些操作在前向和后向传播中模拟因量化导致的信息损失。这使模型能够学习对量化过程更具鲁棒性的权重，通常比训练后量化获得更高的准确性，特别适用于极低位宽或高度敏感的模型。然而，由于涉及额外的训练，量化感知训练的计算成本更高。

权衡始终存在于量化程度（以及随之而来的压缩/加速）与模型准确性的潜在下降之间。INT8量化通常对许多大语言模型造成最小的准确性损失，而INT4或更低位宽则更具挑战性，可能需要量化感知训练或像GPTQ或AWQ（激活感知权重量化）这样复杂的训练后量化技术来保持性能。

工具与框架：Hugging Face Transformers（配合bitsandbytes进行8位和4位量化）、PyTorch（及其torch.quantization模块）、TensorRT-LLM和AutoGPTQ等库提供了实现各种量化方案的功能。

剪枝：移除冗余参数 (parameter)

剪枝涉及从大语言模型 (LLM)中移除对其性能贡献很小的连接（权重 (weight)）或整个结构元素（神经元、注意力头）。目标是创建更小、更稀疏的模型，以降低计算成本。

1. 模型大小减小：通过将权重设为零（或完全移除），模型会变小，特别是当稀疏性可被存储格式所用时。
2. 推理 (inference)加速：更少的非零参数意味着更少的计算。然而，实现这些加速通常取决于硬件和软件对稀疏操作的支持。

剪枝主要有两种类别：

非结构化剪枝

单个权重基于某种重要性标准（通常是其绝对值）被设为零。这从而产生一个稀疏权重矩阵，其中零和非零元素不规则分布。

• 幅度剪枝：最简单的形式，移除绝对值最小的权重。
• 迭代剪枝：剪枝分几步逐步执行，通常伴随中间微调 (fine-tuning)，以让模型从权重移除中恢复。

尽管非结构化剪枝能在准确性损失最小的情况下实现高稀疏度，但产生的不规则稀疏模式在标准硬件（如GPU）上可能不总能转化为显著加速，除非使用专门的稀疏矩阵乘法核。

结构化剪枝

整组参数，例如神经元（权重矩阵中的列）、卷积层中的通道（在纯Transformer中较少见），甚至注意力头，都被移除。 这从而产生一个更小、更密集的模型，可以轻松使用标准密集矩阵操作在现有硬件上进行更快的推理。与相同有效参数量下的非结构化剪枝相比，结构化剪枝通常在不显著降低准确性的情况下更难执行，因为移除整个结构是更彻底的干预。

方法：重要性得分可以从绝对值、激活值或梯度中得出。例如，注意力头可以基于其对注意力输出的贡献或在遮蔽时对性能的影响进行剪枝。

剪枝通常是一个迭代过程：剪枝、微调、评估、重复。这有助于模型适应降低的容量并恢复损失的性能。

工具与框架：PyTorch提供了torch.nn.utils.prune用于实现各种剪枝方法。Hugging Face的optimum等库和第三方工具包也提供剪枝功能。

量化 (quantization)与剪枝的结合

量化与剪枝并非相互排斥，常常可以结合使用以获得更大的压缩和效率。常见的工作流程可能包括：

1. 针对特定的RAG任务微调 (fine-tuning)大语言模型 (LLM)。
2. 应用迭代剪枝（结构化或非结构化）来减小其大小。
3. 对剪枝后的模型应用训练后量化（例如INT8）。

这种多阶段方法需要仔细试验以找到合适的平衡，因为激进的剪枝后接激进的量化可能导致生成文本质量显著下降，这对RAG系统有害。

硬件考量

量化 (quantization)和剪枝的实际好处与硬件支持紧密相关。

• 量化：现代GPU（例如NVIDIA Ampere、Hopper）拥有专用张量核心，可为INT8矩阵乘法提供显著加速。对INT4的支持正在兴起，但可能更依赖于架构。CPU也通过AVX-512 VNNI等指令集提供量化操作的加速。
• 剪枝：结构化剪枝通常受益于标准密集型硬件。非结构化剪枝需要能够高效处理稀疏计算的软件库（例如NVIDIA的cuSPARSELt），或者针对稀疏操作设计的专用硬件才能实现理论上的加速。若无此类支持，高度稀疏的模型可能不会比其密集型模型运行得更快。

在分布式RAG系统中部署大语言模型 (LLM)时，量化和剪枝技术的选择应与目标推理 (inference)硬件的能力相符，以最大化吞吐量 (throughput)并最小化成本。

对分布式RAG系统的实际影响

在大规模分布式RAG的背景下，应用量化 (quantization)和剪枝提供了多项优点：

1. 每个实例内存占用降低：更小的模型允许更多实例部署在单个GPU或节点上，从而提高大语言模型 (LLM)服务层的整体吞吐量 (throughput)。这在使用像vLLM或TGI这样管理GPU内存的大语言模型服务系统时尤为重要。
2. 延迟降低：每个令牌的更快推理 (inference)直接降低RAG管道生成部分的延迟，为最终用户带来更快的响应。
3. 成本效益：内存占用降低和处理速度加快转化为更低的运营成本，特别是在资源按使用量计费的云环境中。更少或性能较低的GPU可能就足以处理相同的工作负载。
4. 可扩展性提升：有了更高效的模型，系统可以在达到资源限制之前处理更多并发用户和请求。

然而，对这些技术在端到端RAG任务性能上的影响进行严格评估很重要。大语言模型独立困惑度上的轻微下降，在与检索到的文档结合时，可能转化为答案质量上更明显的下降。将不同压缩级别与FP32基线模型进行A/B测试是必要的。

大语言模型在不同压缩技术下的示意性比较。实际结果会因模型架构、任务和所用具体方法而异。

通过仔细应用量化和剪枝，工程团队可以部署不仅功能强大，而且实用且可持续用于大规模分布式RAG应用的大语言模型。下一节将讨论大语言模型优化的另一个重要方面：有效管理长上下文 (context)。